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龙图腾网恭喜北京国信网联科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的代码漏洞检测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119902962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510405325.6，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权一种基于机器学习的代码漏洞检测方法和系统是由詹越;王雪冬;朱明旭设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的代码漏洞检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的代码漏洞检测方法和系统，涉及数据处理技术领域。所述方法是先从源代码中提取出各个代码语句的语句源代码和上下文源代码，然后针对各个语句，采用数据采集算法从对应的所有历史测试样本数据中采集样本数据，并将采集结果添加到对应的样本数据集中，再然后针对各个语句，应用对应的数据集对基于机器学习算法的人工智能模型进行率定验证建模，得到对应的代码漏洞检测模型，并应用模型，基于对应的语句源代码及上下文源代码预测得到对应的测试后代码漏洞分类标签预测值，最后汇总漏洞检测结果并予以报警，如此通过在代码漏洞检测过程中兼顾代码上下文内容对漏洞存在性的影响，可有效提高代码漏洞检测结果的准确性。

本发明授权一种基于机器学习的代码漏洞检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的代码漏洞检测方法，其特征在于，包括： 获取源代码，并从所述源代码中提取出至少一个代码语句的语句源代码； 针对在所述至少一个代码语句中的各个代码语句，从所述源代码中还提取出对应的上下文源代码； 针对所述各个代码语句，采用数据采集算法从与对应语句匹配的同类型代码语句的所有历史测试样本数据中采集所述历史测试样本数据，并将采集结果添加到对应的样本数据集中，其中，所述历史测试样本数据包含有用于作为模型输入项的所述同类型代码语句的代码特征和用于作为模型输出项的所述同类型代码语句的历史测试后代码漏洞分类标签值，所述代码特征是指基于相应语句的语句源代码及上下文源代码转换而得的数值化特征； 针对所述各个代码语句，应用对应的所述样本数据集，对基于机器学习算法的人工智能模型进行率定验证建模，得到对应的代码漏洞检测模型，具体包括：获取基于不同机器学习算法的多个人工智能模型；针对在所述至少一个代码语句以及所述多个人工智能模型中的某对语句与模型，应用对应语句的所述样本数据集，基于优化算法对相应模型的超参数进行优化，得到对应的模型超参数且用于使目标函数最小化的最优化搜索结果，其中，所述目标函数的计算公式如下： 式中，表示人工智能模型的输出误差情况指标值，表示人工智能模型的计算所需时长指标值；从所述多个人工智能模型中选出具有最小的所述目标函数的某个人工智能模型；将所述某个人工智能模型的超参数的最优化搜索结果以及在优化过程中所得且与该最优化搜索结果对应的模型参数导入所述某个人工智能模型，得到与在所述某对语句与模型中的代码语句对应的代码漏洞检测模型，其中，所述代码漏洞检测模型用于在输入相应语句的语句源代码及上下文源代码后输出相应语句的测试后代码漏洞分类标签预测值； 针对所述各个代码语句，将对应的语句源代码及上下文源代码转换为对应的所述代码特征，然后将该代码特征输入对应的所述代码漏洞检测模型，输出得到对应的测试后代码漏洞分类标签预测值； 汇总用于指示相应代码语句存在代码漏洞情况的所述测试后代码漏洞分类标签预测值以及与该测试后代码漏洞分类标签预测值对应的代码语句，得到所述源代码的漏洞检测结果并予以报警提醒。

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